“企业数字化转型的目标不仅仅是单个价值链上各个环节的集成，而是需要沿着数据的生命周期，实现跨价值链数据的自由流动与交互，把知识的价值释放出来。”西门子（中国）有限公司执行副总裁、西门子艾闻达中国区总经理朱骁洵表示，“数字化仅仅是工具，并不是企业发展的目标。如果企业没有明确的战略发展目标与清晰的数据战略，盲目地为了数字化而数字化，则会舍本逐末，难以获得真正的价值。恰如挖掘金矿一样，数字化工具仅仅是一把铁锹，企业的终极诉求是从一切生产管理活动产生的海量数据中，挖掘出有价值的信息，通过提炼形成高附加值的知识与洞察，再与领域模型融合，通过数字孪生使企业数据黄金的价值得以释放！”

 朱骁洵在西门子数据战略与人工智能应用论坛上发表演讲

西门子中国研究院大数据分析研发部总监田鹏伟表示：“工业人工智能的关注点与互联网和消费领域有很大不同，领域知识和专家经验的重要性、普遍的工况差异带来的数据问题、工业场景的高可靠性要求、项目期内投入产出比的测算要求等等，都对工业领域人工智能技术的应用提出了特定的需求。针对这些需求和挑战，西门子数据分析和人工智能团队一直在探索打造客户用得起、用得好的工业人工智能解决方案。”

田鹏伟在西门子数据战略与人工智能应用论坛上发表演讲

数据被认为是土地、劳动力、资本和技术之外的第五类生产要素，堪称“新型石油”。此次发布的《数据战略——让数据资产创造价值》白皮书指出，数据战略及数据资产建立和管理是落地数字化转型战略的基础和必要保障。白皮书将数据资产定义为“企业的研发、生产、运营、物流等一切管理活动所产生的，企业拥有使用权利的，具有明确来源和意义的，能够产生业务价值的数据。”白皮书认为，数据资产的建立过程就是数据价值提升的过程，并进一步指出了“数据采集—数据清理—知识图谱建模—知识中台建立”四步走方法论，实现数据资产建立和管理，加速企业数据资产增值。此外，白皮书用详实的案例展现了西门子如何助力客户实现数字化转型。

白皮书免费下载链接：

https://new.siemens.com/cn/zh/company/innovation/artificial-intelligence/data-analytics-services.html#whitepaper